Multi-core systemen. door Alexander Melchior

Transcriptie

1 Multi-core systemen Multi-cpu & Multi-core Multi cpu & Multi core door Alexander Melchior

2 Toevoeging aan GDP Overdragen Capita Selecta Waarom?

3 Een stukje geschiedenis 2005: Introductie eerste consumenten Multi-core chips Lijkt er op alsof deze ontwikkeling uit de lucht komt vallen, maar dit is zeker niet het geval

4 Multi-cpu In 1986 komen er standaard multi-cpu systemen beschikbaar Geen succes voor het grote publiek; Meerdere cpu s maken de computer fors duurder Meerdere cpu s leveren niet lineair meer merkbare prestatiewinst i Produceren van snellere cpu s is relatief makkelijker en goedkoper.

5 De ontwikkeling van snellere processoren wordt steeds duurder d Het toevoegen van een extra core is goedkoper en is met goede marketing goed te verkopen: de multicore is geboren li Moore s law blijft behouden

6 Uniprocessoren Netwerken revisited

7 Multiprocessoren De twee meest gebruikte architecturen: SMP NUMA

8 Symmetric Multi Processing Bouwt sterk voort op het uniprocessor ontwerp Gebruik cacheadministratie in de processor Slecht schaalbaar

9 Cache Kleine stukjes snel geheugen in de processor Gebruik van MESI voor cacheadministratie Modified Exclusive Shared Invalid

10 Non Uniform Memory Access Een ongerichte graaf waarbij geldt; Nodes representeren een processor met een stuk lokaal geheugen Edges representeren onderlinge verbindingen (interconnects) Alle nodes bij elkaar bevatten samen het gehele geheugen Goed schaalbaar

11 Multi-Core Eerste generaties waren multi-cpu systemen in een kl k ( hi kk tj ) enkele package (een chip pakketje) Verschillende architecturen in gebruik; Intel met SMP (Pentium D) AMD met NUMA (Opteron/Athlon X2)

12 Core Duo Pentium D Core 2 Duo

13 Gulden middenweg Beide fabrikanten hebben goed leentjebuur gespeeld Intel (Core i7) FSB vervangen door interconnects (Quickpath) On-chip memory controller AMD (Phenom X4) Shared L3 cache

14 Phenom X4 Core i7

15 Software Er zitten veel haken en ogen aan het (goed) programmeren voor multi-cores In talen zoals JAVA heb je voornamelijk controle over de threads binnen je programma, nauwelijks over hoe het operating system met je threads om gaat

16 Controle over threads binnen JAVA Yield Join threadgroups Priority Deamons

17 Peterson s algorithm flag[0] = 0 flag[1] = 0 turn = 0 P0: flag[0] = 1 P1: flag[1] = 1 turn = 1 turn = 0 while( flag[1] && turn == 1 ); while( flag[0] && turn == 0 ); // do nothing // do nothing // critical section // critical section // end of critical section // end of critical section flag[0] = 0 flag[1] = 0

18 Compiler optimalisatie Compilers optimaliseren code voor een sneller programma Bij sequentiële executie levert het herordenen van lees operaties geen problemen op Tijdens optimalisatie wordt geen rekening gehouden met meerdere threads

19 Write buffers Bewaar alle schrijfacties naar het geheugen in de cache om ze op een gunstig moment samen te versturen Optimalisatie i voor single-cores Kan er voor zorgen dat een andere core oude data leest Oplossing: volatile of synchronized

20 TAS vs TTAS Extra voorwerk kan uiteindelijk tijd besparen var.getandset(value)

21 TAS atomicboolean state = false public lock(){ } while (state.getandset(true)) { }

22 TTAS atomicboolean state = false public lock(){ while (true) { while (state.get()) { } if(!state.getandset(true)) ( return }

23 Brute force MD5 kraken Genereer alle mogelijke strings en check of de MD5 van deze string ti overeenkomt met tde gezochte MD5 Door de set strings op te dl delen in n dl delen kan je makkelijk n threads aan het werk houden

24 Resultaten Threads Totale tijd 1 52 sec 2 31 sec 3 24 sec 4 21 sec 8 21 sec sec sec sec (MD5 brute force benchmark gedraait op een Intel Q9550)

25 Voor de geïntereseerde The Art of Multiprocessor Programming by Herley and Shavit Quickpath video: / h l / i h/d /d emo.htm